目前球磨机制粉系统中应用较多的智能解耦方法有神经网络解耦方法、模糊解耦方法等，其中又以神经网络解耦为代表。
神经网络解耦可实现球磨机制粉系统多输入到多输出的映射，能够逼近任意函数，并具有自学习功能，因而适用于时变、非线性和特性未知的对象。目前，神经网络解耦在非线性系统中的应用己有了一些研究成果，但大部分解耦策略都带有尝试性，通常需要做大量的仿真实验。球磨机神经网络解耦控制系统的结构一般可分为以下三种形式：(a)神经网络解耦补偿器置于被控制对象与控制器之间；(b)神经网络解耦补偿器置于控制器之前；(c)神经网络解耦补偿器置于反馈回路。神经网络的解耦补偿器一般采用三层前向神经网络实现，用BP学习算法训练。
当对象的输入输出之间存在藕合，又没有确定的映射关系时，可建立相应的模糊规则，球磨机制粉系统可采用模糊解耦的方法。如果用模糊神经网络记忆模糊规则，就成为模糊神经网络解藕控制。这是一个较为新型的研究方向，正处于起步阶段，有赖于其它相关理论的发展。目前，在MIMO解耦控制系统中，逐渐出现了将自适应控制、神经网络控制、预测控制以及模糊控制等几种不同方法融合在一起的设计方法，以求得更好的设计效果。郑州市恒星设备有限公司拥有****的生产设备和精密的检测仪器，球磨机产品的每一个环节都经过严格的检测，从而确保产品在出厂时达到*高标准。
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